Darbe yra nagrinėjama tarpląstelinių plyšinių jungčių modeliavimo sistema (GJM – Gap Juncion Model, sukurta N. Paulausko - Kauno technologijos universiteto, informatikos fakulteto magistrantas). Pagrindinis tyrimo objektas yra optimizavimo uždavinys. Viename iš sistemos modulių, pasinaudojant globalaus optimizavimo metodais, yra ieškoma modelio parametrų, su kuriais modelio ir realių eksperimentų (gautų iš sistemos užsakovų Niujorko, Yeshiva universiteto, Alberto Einšteino medicinos koledžo laboratorijos (prof. Felikso Bukausko)) rezultatai skirtųsi minimaliai arba sutaptų. Šiuo atveju yra modeliuojama tarpląstelinių plyšinių jungčių laidumo priklausomybė nuo įtampos t.y imituojami elektro-fiziologiniai procesai. Optimizuojant modelio parametrų paiešką, darbe buvo surinkti rezultatai (atliko Nerijus Lukšys), modeliuojant su skirtingu skaičiumi iteracijų bei parenkant skirtingus optimizavimo metodus, realizuotus kitoje sistemoje. Buvo konsultuojamasi su akademiku habil. dr. prof. Jonu Mockumi. Iš gautų rezultatų įvertinamos metodų silpnosios ir stipriosios pusės bei jų pritaikymas Grid sistemai. Darbo tikslas, remiantis analizės rezultatais, realizuoti modelio parametrų paiešką Grid sistemoje (atliko Algirdas Žukauskas), panaudojant kelis optimizavimo metodus bei palyginti gautus rezultatus. / In this research we analyze optimization of cells gap junctions simulation model (GJM – Gap Junction Model, designed by N. Paulauskas – Kaunas University of Technology student). The main object of study is the optimization problem. In one module of the system, using global optimization methods, is looking for the model parameters to which the model and real experiments (obtained from the New York, Yeshiva University, Albert Einstein College of Medicine Laboratory (prof. Felikso Bukausko)) results differ minimally or overlap. In this case, we are simulating cells gap junction voltage dependence of conductivity (simulating electro-physiological processes). Optimizing the model parameters of the search were collected at the results of simulation with different number of iterations (solved by Nerijus Lukšys), and the choice of different optimization methods, realized in another system. There was consulting with academic habil. dr. prof. Jonas Mockus. The results showed methods weak and strong points and their application in Grid systems. The purpose of this problem was to implement gap junction simulation model on the Grid system (solved by Algirdas Žukauskas). Use several optimization methods and compare the results.